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《福建农林大学》 2007年
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基于人工神经网络林分材种出材率预测模型研究

黄传春  
【摘要】: 林分出材率受到平均胸径、平均树高、立地质量、年龄、保留密度、蓄积量等诸多因素的影响,材种出材率的变化具有非线性及非确定性特征。传统的林分材种出材率预测采用统计分析的方法,需要大量样木单元(大于100个样本)为基础,模型涉及的参数较多,许多参数缺乏成熟的测定方法。 人工神经网络(Artificical Neural Network,简称ANN)是基于实例的方法,不需要考虑数学模型的内部结构,不需要假设前提条件,不需要人为地确定因子权重,作为一个黑箱综合地映射研究对象的整体性。ANN具有大规模并行运算、自适应、自学习、容错性的能力,使它成为一个在传统统计方法之外,十分引人注目的新方法,并广泛的应用于生物系统中非线性行为的预测建模。因此,运用人工神经网络对林分材种出材率进行预测具有独特的优势,也为林分出材率的预测提供了新思路。 本文以Matalab7.0为计算平台,应用人工神经网络的方法分别建立了林分出材率的预测,林分总出材率和非规格出材率预测,径级材种出材率预测的三层前馈方向传播(BP)神经网络模型。通过对伐区设计资料,及实际生产码单数据进行学习,确定以平均胸径、平均树高、保留密度、蓄积量为输入神经元,分析了影响BP网络学习效率和预测精度的影响因素,主要从隐含层神经元数量、训练数、隐含层激励函数、学习样本数量几个方面对材种出材率预测BP网络模型进行了优化,确定了林分经验材种出材率预测人工神经网络模型。 运用改进的BP神经网络预测的结果为:林分总出材率的小班识别率为95.4%,非规格材出材率的识别率为86.2%,林分径级出材率预测的平均绝对误差小于2%。结果表明:在小样本条件下,所建立的BP预测模型,具有令人满意的拟合精度和预测精度。
【学位授予单位】:福建农林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:S711

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